适用于行人检测的无模型依赖的身体部位相关性评估

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内容提要

提出了一种新型抽样方法,用于评估人体部位相关性。该方法对小样本量更稳健,可在大规模数据集上进行高效的可解释性分析。

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关键要点

  • 提出了一种新型抽样方法,用于评估人体部位相关性。
  • 该方法对小样本量更稳健。
  • 可以在大规模数据集上进行高效的可解释性分析。
  • 该方法类似于 KernelSHAP,适用于行人检测的计算机视觉领域。
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